{"id":2823,"date":"2016-06-12T15:18:40","date_gmt":"2016-06-12T13:18:40","guid":{"rendered":"http:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/?p=2823"},"modified":"2016-08-23T13:55:39","modified_gmt":"2016-08-23T11:55:39","slug":"2-das-konzept-crowdsourcing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verba-alpina.gwi.uni-muenchen.de\/?p=2823","title":{"rendered":"2. Das Konzept Crowdsourcing"},"content":{"rendered":"

2. Das Konzept Crowdsourcing<\/em><\/h3>\n
\u00a0 2.1 Was ist Crowdsourcing<\/em>?<\/h5>\n

Der aus den englischen W\u00f6rtern crowd<\/em> und outsourcing<\/em> zusammengesetzte Neologismus crowdsourcing<\/em> (dt. Schwarmauslagerung), bezeichnet eine heutzutage meist webbasierte Form der Arbeitsteilung, bei der Arbeits- und Kreativprozesse, Probleml\u00f6sungen und Finanzierungsprojekte (crowdfounding<\/em>) an eine undefinierte Masse von Internetnutzern ausgelagert werden. Dies funktioniert zumeist in Form eines Aufrufs auf einer Internetplattform, auf der die Nutzer freiwillig mitarbeiten k\u00f6nnen. Dabei ist ein besonderes Augenmerk auf den Mehrwert sowohl f\u00fcr die Institution, die ihre Crowd sucht, als auch f\u00fcr die Crowd selbst, zu legen (vgl.<\/span> Review Artciles<\/span><\/a> ).<\/p>\n

Den Begriff Crowdsourcing<\/em> beansprucht ein Journalist namens Jeff Howe<\/a> im Jahr 2006 in einem Artikel<\/a> f\u00fcr das US Magazin \"Wired<\/em>\" gepr\u00e4gt zu haben. Seine These beinhaltet die konzeptionelle Unterscheidung des traditionellen Outsourcings, was bedeutet, dass Unternehmen Auftr\u00e4ge an Zulieferer vergibt, w\u00e4hrend das Crowdsourcing die Vergabe der Aufgaben an die \u00d6ffentlichkeit bezeichnet.<\/p>\n

Da es normalerweise f\u00fcr die Arbeit der Crowd keine Bezahlung gibt, gilt es durch Bekanntheit, Anerkennung oder das Gef\u00fchl etwas N\u00fctzliches getan zu haben, die Masse zu belohnen. Ein passendes Beispiel daf\u00fcr ist die Online-Enzyklop\u00e4die Wikipedia<\/em>: Hier wird die Crowd zum Autor bzw. Redakteur einzelner oder mehrerer Artikel, ohne eine Verg\u00fctung zu erhalten. Wikipedia ist jedem online zug\u00e4nglich und somit k\u00f6nnen alle davon profitieren. Die \"Belohnung\" f\u00fcr die Crowd ist also hierbei das Teilen ihres Wissens, wodurch sie eine Art Expertenstatus erhalten, sowie die Publikation ihrer Artikel. Der Erfolg dieses Prinzips ist unverkennbar, da fast jeder Internetnutzer die Enzyklop\u00e4die kennt und zu Rate zieht (vgl.<\/span> Crowdsourcing Begriff<\/span><\/a> ).<\/p>\n

Im Fall von VerbaAlpina handelt es sich um eine Form des Crowdsourcings, die sich collective knowledge<\/em> nennt. Unter diesem Begriff versteht sich die Sammlung, Organisation und Filterung von Wissen. Es geht dabei weniger um die Kompetenzen des Einzelnen, sondern eher um die Intelligenz der Masse und den gegenseitigen Austausch, sodass Daten und Informationen immer besser und pr\u00e4ziser werden (vgl.<\/span> Grimme Institut<\/span><\/a> ).<\/p>\n

\u00a0 2.2 Bereits angewendete Crowdsourcingsysteme<\/h5>\n

Als eines der erfolgreichsten Crowdsourcinginitiativen<\/del> darf Zooniverse<\/em> an dieser Stelle nicht fehlen.<\/p>\n

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\"The Zooniverse is the world\u2019s largest and most popular platform for people-powered research. This research is made possible by volunteers\u2014hundreds of thousands of people around the world who come together to assist professional researchers. Our goal is to enable research that would not be possible, or practical, otherwise. Zooniverse research results in new discoveries, datasets useful to the wider research community, and many publications<\/a>.\"<\/p>\n<\/blockquote>\n

Mit seiner Plattform, auf der verschiedene Projekte zu finden sind, hat es Zooniverse geschafft H<\/del>underttausende von Menschen zu motivieren, mobilisieren und zu sog.<\/span> researcher <\/em>zu machen. Ohne einen besonderen akademischen Hintergrund oder ein erw\u00fcnschtes<\/del> Profil sucht sich der User eines der vielen Projekte aus und kann durch das Beantworten einfacher Fragen den Forschern helfen und kann sich selbst\u00a0 in verschiedensten Bereichen wie Tiere und Natur, Geschichten, Galaxien, Literatur u.v.m.<\/span> an der Forschung beteiligen.<\/strong><\/p>\n

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Abbildung 1 (vgl.<\/span> https:\/\/www.zooniverse.org\/about<\/a>) Screenshot: 17.05.2016<\/p>\n

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2.3 Crowdsourcing und Linguistik<\/h5>\n

Bereits 1879 wurde von Crowdsourcing Gebrauch gemacht um die Linguistik voranzutreiben. Mit gro\u00dfen Erfolg kam die Technik des Crowdsourcings im Zuge der Produktion des Oxford English Dictionnary<\/em> zum Einsatz. Der englische Philologe James Murray<\/a> startete einen Aufruf an die gesamte anglophone Leserschaft mit der Bitte, ihm Belegstellen f\u00fcr allt\u00e4gliche und ungew\u00f6hnliche W\u00f6rter zuzusenden. Der Erfolg ist un\u00fcbersehbar, denn bis heute gilt das Oxford English Dictionnary<\/em> als das Standardw\u00f6rterbuch des Englischen (vgl.<\/span> Grimme Institut<\/span><\/a> ).<\/p>\n

Durch die neue Medientechnologie ist eine enorme Erweiterung dieser simplen Idee m\u00f6glich geworden. Wie Wikipedia<\/em>, Yahoo!<\/em> oder Linux<\/em> u.A. beweisen, erm\u00f6glicht die 'Weisheit von vielen' unabh\u00e4ngig vom geographischen Standort, eine schnelle globale Vernetzung von Akteuren, sog.<\/span> User<\/em> und zudem die Aktivierung gro\u00dfer Massen. Als modernere Beispiele der erfolgreichen Verbindung von Linguistik und Crowdsourcing sind die Dial\u00e4kt \u00c4pp<\/em> von Adrian Lehmann und das Dialekt-Quiz des Atlas zur<\/em> deutschen Alltagssprache <\/em>anzuf\u00fchren.<\/p>\n

Die Dial\u00e4kt \u00c4pp wurde so konstruiert, dass die dem User zwei unterschiedliche Funktionen bietet. Zum einen kann die Crowd ihren S<\/del>chweizer Dialekt lokalisieren, indem die Aussprache von 16 W\u00f6rtern analysiert wird. Zum anderen kann der User Dialektw\u00f6rter einsprechen und auch die Aufnahmen der anderen User h\u00f6ren und somit das dialektale Spektrum der deutschsprachigen Schweiz erforschen (vgl.<\/span> Voice \u00c4pp<\/span><\/a> ).<\/p>\n

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Abbildung 2 (vgl.<\/span> Voice \u00c4pp<\/span><\/a> )<\/p>\n

Das Quiz des Atlas zur deutschen Alltagssprache Moin, Gr\u00fcezi, Servus: Sagen Sie uns wie Sie sprechen, und wir sagen Ihnen, woher Sie stammen\u00a0<\/em>\u00e4hnelt in seiner Funktionalit\u00e4t dem vorangegangen Beispiel. Nach dem Prinzip 'Wie sagst du zu..?' werden diverse Antwortm\u00f6glichkeiten, die morphologische Typen aus dem deutschsprachigen Raum aus Deutschland, \u00d6sterreich und der Schweiz abbilden, angeboten. Am Ende des Quiz werden einige potenzielle Herkunftsgebiete des Users \u2013 nach Analyse seiner Antworten \u2013 angegeben, die, wie Erfahrungswerte zeigten, oft zutreffend waren.<\/p>\n

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Abbildung 3 (vgl.<\/span> Gruezi, Moin, Servus<\/span><\/a> )<\/p>\n

Allerdings ist hier keine Lokalisierung bzw. Georeferenzierung auf Dorfebene m\u00f6glich, was jedoch als Untersuchungskriterium sehr interessant w\u00e4re, da sich trotz geographischer N\u00e4he die Dialekte aus Nachbard\u00f6rfern sehr unterscheiden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Dies nutzt VerbaAlpina durch die Verwendung einer Strategie, die erlaubt, die Dialektverortung zumindest bis auf Gemeindeebene zur\u00fcck zu verfolgen. Im Crowdsourcing von VerbaAlpina geht es vor Allem darum, ein Sprach-und Sachwissen zu nutzen, dessen wissenschaftlicher Wert den Nutzern oft nicht bewusst ist. Somit k\u00f6nnen L\u00fccken der Sprachatlanten, wie z.B. im AIS oder im ALI gef\u00fcllt werden, da diese nur selten den sehr spezifischen Alpenwortschatz erfasst haben. Durch die Vorgehensweise des geplanten Crowdsourcings k\u00f6nnen wir also vom unsch\u00e4tzbaren \u201eLaien-Wissen\u201c profitieren.<\/p>\n

Auf der folgenden Bildschirmaufnahme der interaktiven Karte der Website von VerbaAlpina ist graphisch eine \"Datenl\u00fccke\", die sich wegen mangelnder bzw. f\u00fcr VerbaAlpina nicht zun<\/del>g\u00e4nglicher Datenbest\u00e4nde in \u00d6sterreich abzeichnet, abgebildet und demonstriert daher die Notwendigkeit des Crowdsourcings.<\/p>\n

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Abbildung 4<\/p>\n

2.4 Grenzen und M\u00f6glichkeiten im Umgang mit Crowdsourcing<\/h5>\n

Die prinzipiellen Herausforderungen, die sich beim Gebrauch von Crowdsourcing stellen, sind die folgenden: Das Rekrutieren motivierter User und deren Beibehaltung, das sinnvolle Vereinen ihrer Beitr\u00e4ge, das Verteilen von Aufgaben, das Sicherstellen ihrer Kompetenzen, der Balanceakt zwischen Transparenz und Qualit\u00e4t sowie das Verhindern von Missbrauch (vgl.<\/span> Review articles<\/a>) (vgl.<\/span> Review Articles<\/span> ).<\/p>\n

Dies erfordert eine genaue Strukturierung der Arbeitsauftr\u00e4ge, was sich allein schon in der Formulierung widerspiegelt. Abschreckend wissenschaftliche oder zu abstrakte Formulierungen sind daher dringlich zu vermeiden, aber auch zu spielerisch darf es nicht konzipiert sein, da ansonsten die Seri\u00f6sit\u00e4t und somit das Ziel der Datenbeschaffung verloren geht. Die Ausgewogenheit zwischen Ernsthaftigkeit und Unterhaltungswert gilt es also auch zu ber\u00fccksichtigen. Allgemein l\u00e4sst sich sagen, dass die Schw\u00e4chen des Crowdsurcing \"viele Beliebigkeiten, Laienhaftigkeit und mangelnde Verl\u00e4sslichkeit\" (vgl.<\/span> VerbaAlpina, Crowdsourcing<\/a>) sind.<\/p>\n

Die St\u00e4rken des Crowdsourcings sind ohne Frage Kreativit\u00e4t, Kollektivit\u00e4t und das Teilen der \"Schwarmintelligenz\". In Verbindung mit dem Web 2.0 sind schnell enorme Massen mobilisiert, die Basis f\u00fcr einen regen Wissensaustausch geschaffen und im positiven Fall folgt die Entstehung eines Schneeballsystem, welches st\u00e4ndige Informationen und eine wachsende Crowd garantieren kann. Je mehr User aktiviert werden, desto gr\u00f6\u00dfer wird die Plattform und somit der Informationsfluss. Die Semantik des Begriffs User<\/em> ist\u00a0 an dieser Stelle genau zu differenzieren: der User soll im Crowdsourcing ein Informant, ein Nutzer der Daten und auch ein Autor sein. Dies l\u00e4sst sich gut an folgenden Graphiken veranschaulichen, die widerspiegeln, wie sich das Kommunikationsverh\u00e4ltnis zwischen Informanten und Autor durch das Nutzen des Crowdsourcing und somit im Sinne der Digital Humanities<\/em> ver\u00e4ndert.<\/p>\n

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Abbildung 5 (vgl.<\/span> Krefeld, Thomas (2013): Morgenr\u00f6te eines Paradigmenwechsels<\/a>)<\/p>\n

Wie auf Abbildung 5 zu sehen, entsteht durch das bisherige Kommunikationsmodell zwischen Informant, Autor und Nutzer ein unidirektionaler Informationsfluss: vom Informanten zum Autor und vom Autor werden die verarbeiteten Daten f\u00fcr den User zug\u00e4nglich gemacht.<\/p>\n

Auf der folgenden Abbildung 6 werden nun die Ver\u00e4nderungen durch den Umgang mit Crowdsourcing deutlich erkennbar: ab jetzt kann ein reger Informationsaustausch in alle Richtungen erfolgen. Angewandt auf VerbaAlpina w\u00fcrde dieses neue Kommunikationsmodell Folgendes ergeben: der Informant vermittelt VerbaAlpina dialektale Daten, mittels Crowdsourcing landen diese direkt in der VerbaAlpina Datenbank, werden aufbereitet, d.h. transkribiert und typisiert und danach f\u00fcr die User zug\u00e4nglich gemacht. Ein ebenso n\u00fctzliches und w\u00fcnschenswertes Szenario w\u00e4re, dass der linguistisch motivierte oder bewanderte User seine Daten gleich selbst transkribieren kann. Um auf den Begriff des Users zur\u00fcckzukommen, ist hier nun zu sehen wie der Nutzer alle kommunikativen Funktionen \u00fcbernehmen kann und soll. Der \"Idealnutzer\" VerbaAlpinas ist ein Dialektsprecher, also ein Informant, der aber auch die Daten, die von VerbaAlpina kommen, kommentieren, ver\u00e4ndern oder validieren kann, also ein Autor, und das Datenmaterial auch zu eigenen Zwecken verwenden kann, folglich ein Nutzer. In jedem Fall ist der Austausch zwischen Autoren, Usern und Informanten aller Art durch die \"\u00d6ffnung\" der VerbaAlpinaplattform m\u00f6glich und erw\u00fcnscht.<\/p>\n

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Abbildung 6 (vgl.<\/span> Krefeld, Thomas (2013): Morgenr\u00f6te eines Paradigmenwechsels<\/a>)<\/p>\n

Einmal auf der VerbaAlpinaplattform angekommen, geht es anschlie\u00dfend um die Arbeitsteilung. Bei der Vermittlung der Arbeitsauftr\u00e4ge und bei der darauffolgenden Filterung der Informationen zeichnen sich jedoch gewisse Herausforderungen ab.<\/p>\n

Es muss die Frage gestellt werden, nach welchen Kriterien gefiltert wird. Das bedeutet, dass der Auftrag der Crowd so unmissverst\u00e4ndlich wie m\u00f6glich gestellt werden muss, sodass keine Missverst\u00e4ndnisse o.\u00c4.<\/span> auftreten k\u00f6nnen. Zudem sollte aber auch\u00a0 Raum f\u00fcr zus\u00e4tzliche Informationen bedacht werden, damit der User soviel von seinem Wissen teilen kann wie er m\u00f6chte, denn auch davon kann man ungeahnt profitieren. Zudem m\u00fcssen bereits bei der Personenrecherche f\u00fcr die Crowd Einschr\u00e4nkungen gemacht werden; es muss zun\u00e4chst ein Kriterienkatalog erstellt werden, nach dem passende User rekrutiert werden. Weiterhin darf die Genauigkeit nicht verloren gehen; im Falle des Collecitve Knowledge<\/i> sollte nicht au\u00dfer Acht gelassen werden, dass die Informationen so konkret wie m\u00f6glich abgefragt werden m\u00fcssen, damit die Ergebnisse verwertbar bleiben.<\/p>\n

Die bereits aufgef\u00fchrten Kriterien und alle weiteren, die in der Realisierung des Pretests Anwendung fanden, werden im folgenden Teil der Arbeit zur Methodik und Vorgehensweise sowie zur Realisierung zusammengetragen.<\/p>\n

Bibliographie<\/h3>